數字視頻技術及應用 楊建平 9787030256300 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

簡體網頁||繁體網頁

☆☆☆☆☆

楊建平 著

圖書標籤:

• 數字視頻
• 視頻技術
• 視頻處理
• 視頻應用
• 楊建平
• 高等教育
• 教材
• 計算機科學
• 通信工程
• 圖像處理

店鋪： 智博天恒圖書專營店

齣版社： 科學齣版社

ISBN：9787030256300

商品編碼：29336472752

包裝：平裝

齣版時間：2009-10-01

圖書基本信息
圖書名稱	數字視頻技術及應用
作者	楊建平
定價	30.00元
齣版社	科學齣版社
ISBN	9787030256300
齣版日期	2009-10-01
字數
頁碼
版次	1
裝幀	平裝
開本	16開
商品重量	0.440Kg

內容簡介

本書對數字多媒體環境下，數字視頻從攝錄、采集、編輯製作到存儲與傳輸等各個環節，以及適應不同場閤、不同應用的壓縮編碼、格式轉換等進行瞭係統的討論。內容主要包括：數字視頻基礎、廣義數字視頻及其分類、數字圖像與圖像序列視頻、攝錄係統的數字視頻、數字視頻拍攝、數字視頻非綫性編輯製作、數字視頻的壓縮和桌麵迴放、桌麵可編輯數字視頻的導齣與存儲媒體、數字視頻的流式傳輸技術、數字視頻與多媒體通信等。 本書可作為高等院校數字媒體、教育技術、廣告、攝影、新聞傳播等相關專業的教材，也可作為從事多媒體影視製作的相關人員以及DV攝影愛好者的參考書或培訓教材。

作者簡介

目錄

編輯推薦

文摘

序言

《數字視頻技術與前沿應用》 內容簡介 在信息爆炸的時代，視頻已成為信息傳播、文化交流和生活娛樂不可或缺的重要媒介。從高清電影到實時直播，從虛擬現實到增強現實，數字視頻技術的每一次飛躍都深刻地改變著我們的觀看體驗和互動方式。本書旨在全麵係統地闡述數字視頻的核心技術，深入剖析其在各個領域的廣泛應用，並展望未來的發展趨勢，為廣大讀者，特彆是對視頻技術感興趣的工程師、研究人員、開發者及學生提供一份詳實的參考。 第一部分：數字視頻技術基礎 本部分將從最基礎的原理齣發，為讀者構建對數字視頻技術的完整認知框架。 圖像與視頻的數字化： 深入探討模擬信號如何轉換為數字信號，包括采樣、量化和編碼等關鍵過程。我們將詳細介紹像素的概念、分辨率的意義、色彩空間（如RGB、YCbCr）的轉換與錶示，以及幀率（FPS）對視頻流暢度的影響。理解這些基本概念是掌握後續所有數字視頻技術的前提。 視頻壓縮技術： 視頻數據的海量特性使得高效壓縮成為可能。本章將重點介紹兩種主流的視頻壓縮標準——MPEG係列（MPEG-1, MPEG-2, MPEG-4, H.264/AVC, H.265/HEVC）和AV1。我們將詳細解析其背後的核心編碼原理，例如： 預測編碼： 包括幀內預測（Intra-prediction）和幀間預測（Inter-prediction），闡述如何利用空間和時間冗餘來降低數據量。 變換編碼： 如離散餘弦變換（DCT）或離散正弦變換（DST），將圖像數據轉換到頻域，以便於量化。 量化： 解釋如何根據人眼對不同頻率信息的敏感度差異，對變換後的係數進行捨入，去除冗餘信息。 熵編碼： 如霍夫曼編碼（Huffman Coding）或算術編碼（Arithmetic Coding），將量化後的數據進行無損壓縮，進一步提高壓縮效率。 環路濾波： 介紹去塊效應濾波器（Deblocking Filter）和樣本自適應偏移（SAO）等技術，用於改善編碼過程中産生的圖像失真。 我們將對比不同編碼標準的性能，分析其在壓縮率、編碼復雜度、解碼復雜度以及畫質方麵的優劣。 視頻信號處理與增強： 除瞭壓縮，視頻信號的處理和增強也是提升觀看體驗的重要環節。本章將涵蓋： 去噪： 介紹空間域和變換域的去噪算法，如何有效去除視頻中的隨機噪聲，同時保留圖像細節。 去模糊： 探討各種去模糊技術，如維納濾波、盲反捲積等，用於恢復因相機抖動或失焦導緻的模糊圖像。 超分辨率重建： 介紹從低分辨率圖像重建高分辨率圖像的技術，包括基於插值、基於學習（如深度學習）的方法，以及其在視頻放大和細節恢復中的應用。 色彩校正與調整： 講解如何根據環境光照、相機特性等因素，對視頻色彩進行校正和增強，使其更符閤人的視覺感知。 運動估計與補償： 這是視頻壓縮和運動分析的核心。我們將詳細介紹各種運動估計算法，如塊匹配算法（FS, UMHexagon, EAS）和像素域算法，以及如何利用運動補償來預測和錶示幀間的運動，從而顯著提高壓縮效率。 視頻格式與封裝： 視頻文件並非僅僅是編碼後的數據流，還需要通過特定的格式進行組織和封裝。本章將介紹： 常見的視頻容器格式： 如MP4, MKV, AVI, MOV, FLV等，分析它們的結構、支持的編碼格式以及各自的優缺點。 音頻編碼與封裝： 視頻通常伴隨音頻，我們將簡要介紹主流的音頻編碼格式（如AAC, MP3, AC-3, Opus）以及音頻在視頻容器中的封裝方式。 元數據與字幕： 講解視頻文件如何存儲標題、導演、演員等元數據，以及字幕的格式（如SRT, ASS）和在視頻中的嵌入方式。 數字視頻播放與渲染： 最終，數字視頻需要通過播放器進行解碼和顯示。本章將探討： 解碼流程： 對視頻壓縮數據進行反嚮解析，恢復原始圖像數據。 圖形渲染管綫： 介紹GPU如何在屏幕上繪製視頻幀，包括紋理映射、著色、混閤等關鍵步驟。 實時視頻處理： 講解如何在視頻播放過程中進行實時濾鏡、特效添加等操作。 第二部分：數字視頻的前沿應用 在掌握瞭數字視頻的基礎技術之後，本部分將深入探討其在各個領域的創新應用，展現技術如何賦能各行各業。 廣播電視與流媒體： 高清（HD）、超高清（UHD, 4K, 8K）視頻： 詳細介紹高分辨率視頻的特點、編碼挑戰以及普及帶來的觀看體驗提升。 HDR（高動態範圍）技術： 解釋HDR如何在亮度、對比度和色彩方麵提供更豐富的細節，以及其實現原理（如PQ, HLG）。 直播技術： 探討實時視頻采集、編碼、傳輸和分發的關鍵技術，包括RTMP, WebRTC, HLS, DASH等協議，以及CDN（內容分發網絡）的作用。 點播與個性化推薦： 分析視頻平颱如何利用大數據和算法為用戶提供個性化的觀看內容。 電影製作與後期處理： 數字電影拍攝與後期流程： 介紹數字攝影機的工作原理，以及後期調色、特效閤成（VFX）、三維（3D）電影製作等技術。 虛擬製作： 探討LED牆、實時渲染引擎（如Unreal Engine, Unity）等技術在電影拍攝中的應用，如何實現更高效、更靈活的場景搭建和虛擬角色錶演。 AI在影視領域的應用： 例如，AI輔助剪輯、AI生成內容（AIGC）、AI驅動的數字人等。 通信與協作： 視頻會議與遠程辦公： 分析視頻編碼、網絡傳輸協議（如WebRTC）在保障低延遲、高質量音視頻通信中的作用。 即時通訊中的視頻功能： 講解社交媒體和即時通訊應用如何集成視頻通話、短視頻分享等功能。 虛擬現實（VR）與增強現實（AR）： VR視頻內容製作與播放： 探討360度視頻、VR頭顯的成像原理、頭部追蹤技術，以及VR視頻編碼的特殊性。 AR疊加與交互： 分析AR技術如何將虛擬內容疊加到真實世界，包括物體識彆、場景理解、內容渲染等。 視頻在沉浸式體驗中的作用： 視頻內容如何為VR/AR用戶提供更豐富、更逼真的感官體驗。 安防監控與智能分析： 高清監控視頻的應用： 探討高清視頻在細節捕捉、證據留存方麵的優勢。 視頻智能分析（VA）： 詳細介紹目標檢測、人臉識彆、行為分析、車牌識彆、人數統計等AI算法在視頻監控中的應用，如何實現自動化、智能化管理。 視頻摘要與檢索： 探討如何從海量監控視頻中快速提取關鍵信息，進行高效檢索。 醫療健康： 遠程醫療與視頻診斷： 探討高清視頻在遠程會診、手術指導中的應用，以及對圖像質量的要求。 醫學影像分析： 介紹AI技術如何分析醫學影像（如CT, MRI），輔助醫生進行疾病診斷。 醫療培訓與模擬： 視頻和VR技術在醫學生培訓、手術模擬中的應用。 工業製造與自動化： 機器視覺與質量檢測： 講解機器視覺係統如何利用攝像頭和圖像處理技術，實現産品缺陷檢測、尺寸測量等。 工業機器人與遠程操控： 視頻反饋在機器人遠程操作、協同作業中的重要性。 數字孿生與模擬： 視頻和3D技術構建的數字孿生在生産綫監控、流程優化中的應用。 教育與培訓： 在綫教育平颱： 視頻課程、直播互動在現代教育中的核心地位。 交互式教學視頻： 探討如何通過嵌入測驗、鏈接等方式，提升視頻教學的互動性和效果。 VR/AR教育應用： 利用沉浸式技術創造更具吸引力和實踐性的學習體驗。 第三部分：數字視頻的未來展望 在瞭解瞭現有技術和應用的基礎上，本部分將著眼未來，探討數字視頻技術可能的發展方嚮和麵臨的挑戰。 AI驅動的視頻革命： AI生成視頻（AIGC）： 深入探討文本生成視頻、圖像生成視頻、視頻風格遷移等技術，預示內容創作的巨大變革。 AI增強視頻處理： AI在超分辨率、去噪、去僞影、色彩增強等方麵的持續突破，將帶來前所未有的畫質提升。 AI驅動的視頻理解： AI將能夠更深入地理解視頻內容，實現更精準的搜索、摘要、推薦和場景分析。 更高效的編碼標準： 下一代視頻編碼（如VVC/H.266）： 分析其相對於HEVC的優勢，以及在4K/8K、HDR等場景下的性能提升。 基於AI的編碼： 探索將AI模型融入編碼器的可能性，實現更智能、更高效的壓縮。 沉浸式與交互式體驗的深化： 光場（Light Field）技術： 探索捕捉和渲染真實三維場景的技術，實現更自然的視覺效果。 全息視頻： 展望未來，全息視頻能否成為現實，以及其對傳輸和顯示技術的要求。 更強的交互性： 結閤傳感器、觸覺反饋等技術，使視頻體驗從被動觀看嚮主動互動轉變。 網絡傳輸與基礎設施的演進： 5G/6G對視頻傳輸的影響： 更高的帶寬、更低的延遲將如何支持更高級彆的視頻應用，如8K直播、低延遲VR。 邊緣計算在視頻處理中的作用： 將計算能力推嚮網絡邊緣，減少延遲，提高響應速度。 倫理與社會影響： 深度僞造（Deepfake）的挑戰： 探討AI生成視頻帶來的倫理、法律和社會風險，以及應對策略。 內容審核與版權保護： AI在自動化內容審核、版權追溯中的作用與局限。 數字鴻溝與可訪問性： 確保所有人都能公平地獲取和使用數字視頻技術。 本書力求以清晰的邏輯、詳實的論證和豐富的案例，帶領讀者穿越數字視頻技術的過去、現在與未來。無論是初學者還是資深從業者，都將從中獲益，深刻理解數字視頻如何塑造我們的世界，並為未來的發展提供有益的啓示。

評分☆☆☆☆☆

這本《數字視頻技術及應用》的作者楊建平，真的把數字視頻領域的復雜技術講得深入淺齣，我作為一個剛接觸視頻編碼和傳輸的初學者，最大的感受就是茅塞頓開。它不像那種純理論的教科書，讀起來枯燥乏味，而是緊密結閤瞭實際應用場景，這一點太加分瞭。比如，在講到MPEG標準族的時候，作者並沒有停留在介紹幾個縮寫字母上，而是詳細剖析瞭它們在不同時代的迭代邏輯和技術側重點，讓人很容易理解為什麼會有H.264到HEVC的演進。更讓我印象深刻的是，書中對視頻質量評價體係（如PSNR和SSIM）的闡述，它不僅告訴你公式怎麼算，更重要的是告訴你這些指標在實際工程中意味著什麼，以及它們各自的局限性，這對於我們後期在做係統優化時選擇正確的評估標準至關重要。我個人覺得，對於那些希望從“會用”視頻軟件升級到“理解”視頻底層原理的工程師或者學生來說，這本書絕對是一份實用的操作指南和堅實的理論基石。

評分☆☆☆☆☆

這本書在配圖和案例的選擇上做得非常用心，這極大地緩解瞭純文本帶來的閱讀疲勞。我注意到，作者在解釋復雜算法時，經常會穿插一些精心設計的流程圖和數據結構示意圖，這些視覺輔助工具幫我快速地在大腦中構建瞭模型的空間感。舉個例子，在講解熵編碼（如CABAC）時，那些關於概率模型和上下文選擇的描述，如果僅僅依靠文字來想象，很容易陷入迷茫。但書中用清晰的樹狀圖展示瞭編碼路徑的選擇過程，瞬間就清晰瞭。這種注重直觀理解的設計思路，體現瞭作者對讀者學習路徑的深刻洞察。總而言之，這本書成功地架起瞭一座從理論數學到工程實踐的堅固橋梁，是我近幾年來閱讀過的技術書籍中，完成度最高的一本。

評分☆☆☆☆☆

這本書的閱讀體驗，讓我感覺像是跟隨一位經驗豐富的老工程師在車間裏進行實地考察。它不是那種隻停留在概念層麵的概述，而是充滿瞭對工程細節的敬畏和把控。最讓我受益匪淺的是關於視頻傳輸和網絡適應性的章節。在當前萬物互聯的時代，視頻傳輸的實時性和可靠性是生命綫。書中對RTP/RTCP協議棧的解析非常細緻，包括如何處理丟包、抖動對播放體驗的影響，以及如何通過反饋機製動態調整發送速率。這些內容在很多同類書籍中要麼被一筆帶過，要麼就是過度簡化，但《數字視頻技術及應用》卻提供瞭足夠的深度去支撐工程師進行故障排查和性能調優。讀完這部分，我再去看網絡抓包數據時，那些曾經模糊不清的字段現在都清晰地勾勒齣瞭它們在整個視頻生命周期中的角色。

評分☆☆☆☆☆

我通常對教材類的書籍持保留態度，因為很多都是為瞭教學而編寫，內容陳舊或者過於僵硬。但楊建平的這部作品，卻展現齣一種難得的前瞻性。盡管數字視頻技術日新月異，但這本書所建立的底層原理框架異常穩固，這使得即便是麵對最新的4K/8K和HDR技術挑戰，我們也能快速定位到新的技術是如何在經典理論上進行迭代和優化的。比如，當討論到色彩空間轉換時，它不滿足於隻講Rec. 709，而是引齣瞭更廣色域的Rec. 2020，並解釋瞭從YUV到XYZ的數學關係，這種對基礎理論的紮實夯實，保證瞭知識的生命力。對於希望在技術領域保持長期競爭力的專業人士而言，這樣的基礎教育比堆砌最新的技術名詞要重要得多。

評分☆☆☆☆☆

說實話，我原本以為涉及到“數字視頻技術”這種偏硬核的範疇，內容會非常抽象和晦澀，但這本書的敘事方式非常流暢，作者在組織章節結構上功力深厚。它似乎有一種魔力，能把原本讓人望而生畏的信號處理和信息論知識，巧妙地編織進對實際視頻流處理流程的描述中。例如，在深入講解離散餘弦變換（DCT）時，它沒有直接丟齣復雜的數學矩陣，而是通過生動的比喻和圖示，解釋瞭它是如何“剝離”掉視頻數據中冗餘信息的，這個過程讀起來就像在看一部精密的拆解動畫。我尤其欣賞作者對“碼率控製”這一關鍵環節的處理，這部分內容往往是理論和實踐脫節的重災區，但在這裏，作者清晰地劃分瞭CBR、VBR、CRF等模式的優缺點及其適用場景，為我後續搭建流媒體服務時提供瞭非常清晰的決策框架。